代表每个成分,有两行表示两个主成分#热图的每列是不同颜色的小方块,颜色深浅代表每个特征的权重大小#添加坐标轴信息plt.xticks(np.arange(len(cancer.feature_names)),cancer.feature_names,rotation=60,ha='left')
它用流形上的两点间的测地距离来取代经典MDS方法中的欧氏距离,能够准确地发现数据流形潜在的参数空间,是一种全局优化算法。 本文将流形学习的降维方式引入语音识别的特征提取模块,提出一种新的基于流形学习ISOP算法的语音信号特征提取方式。在仿真实验室中,针对0~9的特定人的语音信号进行流形学习的特征提取并进行识别,...
非负矩阵分解(NMF)是一种无监督学习算法,目的在于提取有用的特征(可以识别出组合成数据的原始分量),也可以用于降维,通常不用于对数据进行重建或者编码。 NMF将每个数据点写成一些分量的加权求和(与PCA相同),并且分量和系数都大于0, 只能适用于每个特征都是非负的数据(正负号实际上是任意的)。 1、将NMF应用于模拟...
文中提出了基于流形学习的地震属性特征提取方法,把基于线性降维的主成分法(PCA)和基于非线性降维的局部线性嵌入法(LLE)提取地震属性特征的方法进行了对比。理论模型分析和实际应用均表明:在处理非线性问题上.流形学习具有更好的聚类分析能力和特征提取性能.LLE提取的地震属性比PCA提取的属性更加准确地刻画了有利储层的...
基于局部线性和全局非线性的假设,流形学习方法能有效地探测非线性数据的内部结构,并且具有保留这些结构的特点,因此流形学习方法是一种有效的数据可视化方法。然而,流形学习方法作为一种非线性特征提取方法,当面临数据分类的任务时,却暴露出诸多缺陷,例如小样本问题、样本外点学习问题、噪声敏感问题和数据可分性能差等问题...
基于流形学习的特征提取方法及其应用研究的开题报告一、研究背景与意义在机器学习领域中,特征提取是非常关键的一步。特征提取的目的是将原始数据转换为可以被机器学习算法处理的有效特征。传统的特征提取方法大多依赖于手工设计的特征,这种方法具有一定的局限性,无法适应于复杂的数据分布。近年来,随着深度学习等技术的兴起,...
基于流形学习算法的地震数据特征提取方法及系统.pdf,本发明公开了基于流形学习算法的地震数据特征提取方法及系统,通过采用局部线性嵌入算法(LLE)对高维地震属性参数进行降维,降维后用较少的属性代替高维属性,去掉了很多冗余信息,同时又能保留高维地震属性数据的大部分信
实验表明,流形学习是一种有效的高光谱遥感数据特征提取方法。关键词:高光谱遥感;降维;流形学习;Isomap算法中图法分类号:P237.3 高光谱遥感数据有几十甚至上百个波段,具有信息量大、信息相关性强、信息冗余多等特点,因此高维数据处理一直是高光谱遥感信息处理与实际应用的难题[123]。为了解决高维数据处理的问题,通常...
摘要 本发明提供一种基于流形学习的电子舌信号特征提取方法,所述方法包括:利用电子舌对茶叶样品进行检测,得到传感器响应时序信号;根据所述响应时序信号采用主成分残差和马氏距离法对异常样本进行分析和剔除;对流形学习算法的参数进行优化,以龙井茶品质等级正确识别率为依据选择流形学习算法的参数;采用流形学习算法对传感器响...